人工智能輔助的機電一體化技術(shù)個性化學(xué)習(xí)路徑研究

摘 要：隨著機電一體化技術(shù)的快速發(fā)展，其復(fù)雜性和跨學(xué)科性對教育教學(xué)方法提出了更高要求，有必要引入人工智能技術(shù)方法，全面有效滿足個性化學(xué)習(xí)需求。基于此，文章首先介紹了人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，分析了其在個性化學(xué)習(xí)中的多方面價值。在探討傳統(tǒng)機電一體化技術(shù)教學(xué)難點的基礎(chǔ)上，分別從構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)，獲取個性化學(xué)習(xí)資源等多個維度，探討了人工智能輔助機電一體化技術(shù)個性化學(xué)習(xí)的實施策略。

關(guān)鍵詞：人工智能 機電一體化 個性化學(xué)習(xí) 方法策略

作為現(xiàn)代工程領(lǐng)域的重要組成部分，機電一體化技術(shù)融合了機械工程、電子工程、計算機科學(xué)以及自動化技術(shù)等多個學(xué)科內(nèi)容。傳統(tǒng)機電一體化技術(shù)教學(xué)方式往往容易忽視學(xué)生個體差異和個性化需求，學(xué)習(xí)效果參差不齊。當前形勢下，教育工作者理應(yīng)立足機電一體化技術(shù)教學(xué)目標要求，有序引入人工智能技術(shù)輔助開展個性化學(xué)習(xí)，幫助學(xué)生更有效地掌握知識和技能，提升學(xué)習(xí)效果。

1 人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)推動下，人工智能正逐漸融入機電一體化技術(shù)教學(xué)實踐之中，其可通過模擬人類智能的方式，構(gòu)建自主學(xué)習(xí)、理解問題、分析問題及解決問題的智能系統(tǒng)，使整個教學(xué)過程能夠像人類一樣進行分析、判斷、推理、感知和決策。近年來，國家教育主管部門高度重視人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的創(chuàng)新運用，在機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機視覺等技術(shù)應(yīng)用方面制定并實施了諸多宏觀政策，為新時期全面提高教學(xué)質(zhì)效提供了重要基礎(chǔ)遵循。同時，廣大教育工作者同樣在整合教學(xué)資源、實施人機交互、監(jiān)測分析教學(xué)效果等方面進行了諸多有益探索與總結(jié)，初步構(gòu)建形成了基于多樣化的教學(xué)方法體系，滿足了不同導(dǎo)向的個性化學(xué)習(xí)需求，成效顯著[1]。盡管如此，受限于諸多主客觀要素，當前人工智能在機電一體化個性化學(xué)習(xí)中的核心價值效用有待進一步鞏固提升，其所獨具的自我學(xué)習(xí)和自我適應(yīng)能力尚有較大提升空間，亟需精準把握技術(shù)應(yīng)用路徑，保障個性化學(xué)習(xí)目標的順利達成。

2 人工智能在個性化學(xué)習(xí)中的價值分析

2.1 實現(xiàn)精準教學(xué)與輔導(dǎo)

基于人工智能的個性化學(xué)習(xí)可準確分析學(xué)生學(xué)習(xí)行為和成績，精準定位學(xué)生知識掌握情況和學(xué)習(xí)需求，有助于教師制定更加符合學(xué)生實際的教學(xué)計劃，避免傳統(tǒng)教學(xué)中“一刀切”的弊端。在人工智能技術(shù)輔助下，個性化學(xué)習(xí)可從學(xué)生學(xué)習(xí)需求和興趣偏好出發(fā)，智能推薦教材、視頻、課件等傳統(tǒng)學(xué)習(xí)資源，以及模擬仿真、虛擬現(xiàn)實等新型學(xué)習(xí)資源，幫助學(xué)生更加全面地理解和掌握機電一體化技術(shù)，實現(xiàn)課程學(xué)習(xí)效果最大化。

2.2 促進知識的深度理解和應(yīng)用

通過模擬仿真和虛擬現(xiàn)實技術(shù)，人工智能可為學(xué)生提供接近真實環(huán)境的實踐機會，使學(xué)生直觀體悟機電一體化設(shè)備的運行過程，并通過智能推薦和關(guān)聯(lián)分析，將機械、電子、自動控制等不同學(xué)科知識融合在一起，加深對機械部件運動、電子信號傳輸以及控制算法執(zhí)行的理解[2]。依托于人工智能環(huán)境下的豐富案例分析資源，學(xué)生還可有效把握機電一體化技術(shù)的應(yīng)用場景和限制條件，進而針對不同應(yīng)用場景提出不同解決方案，提高解決實際問題的能力。

2.3 推動創(chuàng)新思維和自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)

一方面，現(xiàn)代人工智能技術(shù)的創(chuàng)新運用與發(fā)展，為新時期機電一體化技術(shù)個性化學(xué)習(xí)提供了多元化的工具載體，使傳統(tǒng)教學(xué)條件下難以取得的高效化學(xué)習(xí)效果更具實現(xiàn)可能，尤其是通過分析案例和解決問題，學(xué)生可在海量的學(xué)習(xí)資源和案例中形成強烈探索欲望。另一方面，人工智能還為學(xué)生提供了團隊協(xié)作和交流的平臺，對于輔助學(xué)生開展自主學(xué)習(xí)、合作學(xué)習(xí)等大有裨益，對于機電一體化技術(shù)在實踐領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用更是影響深遠。

3 傳統(tǒng)機電一體化技術(shù)教學(xué)面臨的難點

3.1 教學(xué)內(nèi)容與目標滯后

在快速迭代的人工智能技術(shù)環(huán)境下，機電一體化領(lǐng)域的新技術(shù)、新材料、新工藝不斷涌現(xiàn)，這需要在個性化學(xué)習(xí)中緊跟時代發(fā)展節(jié)奏，及時更新教學(xué)內(nèi)容與目標，避免學(xué)生學(xué)到的知識與實際行業(yè)需求存在偏差。縱觀當前機電一體化教學(xué)實際，普遍存在教學(xué)內(nèi)容滯后、目標定位模糊這一共性問題，部分課程設(shè)置相對寬泛，且未能充分調(diào)研行業(yè)需求，缺乏針對特定行業(yè)或技術(shù)領(lǐng)域的深度培養(yǎng)。同時，機電一體化技術(shù)領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)教育資源往往集中在少數(shù)院校，其他院校則受限于資金、師資等條件，難以及時更新優(yōu)質(zhì)教學(xué)內(nèi)容，使具體教學(xué)內(nèi)容難以準確反映行業(yè)需求和技術(shù)發(fā)展動態(tài)。

3.2 教學(xué)模式與方法創(chuàng)新不足

機電一體化技術(shù)的課程特點要求不斷創(chuàng)新教學(xué)模式和方法，以適應(yīng)快節(jié)奏、高標準的教學(xué)導(dǎo)向要求。實踐表明，部分課堂教學(xué)仍然以教師講授為主，忽視學(xué)生主體地位和個體差異，針對機電一體化技術(shù)特定內(nèi)容的互動和討論缺失，難以持續(xù)有效激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和主動性。部分院校缺乏能夠與人工智能技術(shù)進行交互關(guān)聯(lián)的實驗設(shè)備、實訓(xùn)基地等硬件設(shè)施，實踐和互動的教學(xué)環(huán)境建設(shè)滯后，不利于充分發(fā)揮人工智能技術(shù)的核心價值，影響學(xué)生創(chuàng)新思維和解決問題能力的形成。在長時間單調(diào)乏味的教學(xué)環(huán)境中，學(xué)生容易滋生厭學(xué)情緒，難以保障學(xué)習(xí)效果的可持續(xù)性[3]。

3.3 師資隊伍建設(shè)有待提升

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機電一體化技術(shù)教學(xué)實踐同樣對專業(yè)教師的綜合素養(yǎng)構(gòu)成嚴峻考驗與挑戰(zhàn)，如何圍繞教學(xué)需求，主動提高自身在人工智能領(lǐng)域的專業(yè)水平，成為廣大教師關(guān)注的重點問題。從當前現(xiàn)狀來看，部分教師對人工智能技術(shù)存在不會用、不敢用、不想用的狀況，對涉及機電一體化技術(shù)領(lǐng)域的新型智能化方法掌握不及時，無形之中割裂了人工智能和課程內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。此外，在部分院校師資隊伍中，年輕教師和缺乏實踐經(jīng)驗的教師占比較高，而具有豐富行業(yè)經(jīng)驗和高級職稱的教師則相對較少，削弱在機電一體化領(lǐng)域的科研能力和創(chuàng)新能力。

4 人工智能輔助機電一體化技術(shù)個性化學(xué)習(xí)的實施策略

4.1 構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)，獲取個性化學(xué)習(xí)資源

在人工智能輔助下，機電一體化技術(shù)個性化學(xué)習(xí)可根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)背景、興趣偏好等條件，全面收集其相關(guān)基礎(chǔ)信息，搭建智能推薦系統(tǒng)，為學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)平臺。在基礎(chǔ)信息收集完成后，利用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾、深度學(xué)習(xí)等推薦算法進行數(shù)據(jù)清洗，去除噪聲和異常數(shù)據(jù)，為學(xué)生推薦符合其歷史行為和興趣偏好的學(xué)習(xí)資源和路徑。為提高智能推薦系統(tǒng)的個性化程度，需根據(jù)學(xué)生反饋和實際效果定期評估和優(yōu)化推薦算法，調(diào)整算法參數(shù)和策略，以幫助其鞏固知識。比如，在“機器人控制”相關(guān)內(nèi)容教學(xué)中，可事先收集學(xué)生瀏覽的課程章節(jié)、完成的練習(xí)題、參與的討論等學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建學(xué)生學(xué)習(xí)行為畫像，為其規(guī)劃個性化的學(xué)習(xí)路徑。對于學(xué)力層次一般的學(xué)生，可推薦從基礎(chǔ)知識開始學(xué)習(xí)，而對于探索欲望和探究能力較強的學(xué)生，則可推薦更高層次的課程和實驗，并在某個知識點掌握得不好時，推薦更多相關(guān)練習(xí)和講解視頻。

4.2 開展互動式模擬實驗

機電一體化技術(shù)課程具有較強實踐性，應(yīng)在具體教學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生實踐能力，而人工智能技術(shù)的融合運用，則為達成上述效果提供了有效載體。一方面，可利用虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）或三維建模技術(shù)，構(gòu)建與機電一體化技術(shù)課程緊密相關(guān)的虛擬實驗室，配置機械設(shè)備、電子元件、控制系統(tǒng)等模擬模型，將虛擬的實驗設(shè)備和操作指南疊加到真實環(huán)境中，允許學(xué)生在虛擬環(huán)境中進行組裝、調(diào)試和運行實驗，以有效增強學(xué)生直觀認知。另一方面，開發(fā)基于人工智能的實驗指導(dǎo)系統(tǒng)，自動識別實驗步驟和結(jié)果，提供即時反饋和錯誤糾正，同時根據(jù)學(xué)生實驗進度和能力，動態(tài)調(diào)整實驗難度和復(fù)雜度，確保實驗的挑戰(zhàn)性和適宜性。而在實驗數(shù)據(jù)記錄與分析中，同樣可運用人工智能技術(shù)自動收集實驗中的傳感器讀數(shù)、系統(tǒng)響應(yīng)時間等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并進行可視化展示和深入分析，幫助學(xué)生理解實驗現(xiàn)象和原理，輔助撰寫規(guī)范、完整的實驗報告[4]。

4.3 實施智能跟進與反饋，跟蹤學(xué)習(xí)進度

隨著現(xiàn)代教育理念的發(fā)展，機電一體化技術(shù)個性化學(xué)習(xí)更加強調(diào)對學(xué)習(xí)效果的評估與反饋，為滿足個性化學(xué)習(xí)的需求持續(xù)賦能。對此，可設(shè)計包括知識掌握、技能應(yīng)用、創(chuàng)新能力、團隊協(xié)作等多維度指標在內(nèi)的智能評估系統(tǒng)，通過收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，全面描述學(xué)習(xí)成果。比如，在“傳感器技術(shù)”相關(guān)內(nèi)容學(xué)習(xí)中，可設(shè)計包含選擇題、填空題、簡答題等多種題型的在線測驗，要求學(xué)生完成一個實際的傳感器接線與調(diào)試項目，通過上傳項目報告和視頻演示，評估學(xué)生對傳感器基本原理的理解程度。同時，設(shè)置“如何優(yōu)化傳感器的響應(yīng)速度”等開放性問題，引導(dǎo)學(xué)生主動思考與探索，通過思考分析獲取問題答案，增強學(xué)生成就感和收獲感。而在學(xué)習(xí)進度的實時跟蹤方面，則可設(shè)定“傳感器技術(shù)”模塊的學(xué)習(xí)時間為兩周，并劃分閱讀教材、完成在線測驗、參與討論區(qū)交流等多個學(xué)習(xí)任務(wù)，當學(xué)生學(xué)習(xí)進度滯后或偏離預(yù)設(shè)路徑時，及時發(fā)出提醒，提供相應(yīng)學(xué)習(xí)建議。

4.4 運用智能問答模式，促進人機交互與自主學(xué)習(xí)

智能問答模式的運用在極大程度上突破了機電一體化技術(shù)教學(xué)的固有模式，可將多類型的課程知識通過系統(tǒng)性的方式關(guān)聯(lián)起來，通過人機交互輔助實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)。智能問答模式的構(gòu)建基礎(chǔ)為用戶輸入和機器人的回復(fù)等相關(guān)對話數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)信息應(yīng)具備多樣性。在對數(shù)據(jù)進行清洗和標注的基礎(chǔ)上，根據(jù)對話系統(tǒng)的需求和特點，訓(xùn)練機器人語言模型，并靈活選擇序列到序列模型（Seq2Seq）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等不同的對話模型。比如，在“設(shè)計和組裝一個簡易的機器人手臂”學(xué)習(xí)中，可利用智能問答系統(tǒng)獲取包括使用何種材料、關(guān)節(jié)如何布置、驅(qū)動方式選擇等在內(nèi)的多種基本設(shè)計方案。同樣，通過上述方式獲取更具層次化的運動控制程序編程指南和代碼，輔助實現(xiàn)更復(fù)雜的運動軌跡規(guī)劃、加入傳感器反饋等，引導(dǎo)學(xué)生進行深入的探索和實踐，從而不斷提升機電一體化技術(shù)水平。

4.5 虛擬項目實踐，強化智能輔導(dǎo)與答疑

虛擬性是人工智能技術(shù)的典型優(yōu)勢之一，更是開展機電一體化技術(shù)個性化學(xué)習(xí)的重要特點之一。首先，可利用虛擬現(xiàn)實構(gòu)建高度仿真的機電一體化技術(shù)虛擬實踐平臺，并根據(jù)機電一體化技術(shù)知識點和學(xué)生水平，設(shè)計一系列具有層次性的虛擬項目任務(wù)，項目任務(wù)應(yīng)從基礎(chǔ)的操作性任務(wù)到復(fù)雜的綜合性任務(wù)過渡，逐步提升難度。其次，在平臺提供的教程、指南和視頻演示輔助下，學(xué)生初步了解虛擬實踐的基本步驟和操作方法后，進行模擬實驗和項目實踐。最后，利用智能輔導(dǎo)與答疑工具的實時互動功能，在學(xué)習(xí)過程中隨時提問、尋求幫助，實現(xiàn)問題解答、學(xué)習(xí)建議和實踐指導(dǎo)等效果。比如，在“自動化生產(chǎn)線虛擬項目”實踐中，可根據(jù)系統(tǒng)提供的調(diào)整參數(shù)、引入智能算法等，在設(shè)計自動化生產(chǎn)線的控制算法時，利用人工智能輔助獲取優(yōu)化生產(chǎn)線控制算法、提高生產(chǎn)效率的具體方法。在虛擬項目完成后，提交智能輔導(dǎo)系統(tǒng)進行評估，獲得進一步改進建議，不斷提升技能水平。

4.6 保持團隊協(xié)作與交流，開展項目式與協(xié)作學(xué)習(xí)

在當前機電一體化技術(shù)學(xué)習(xí)中，不同學(xué)生具有不同思維習(xí)慣、學(xué)力基礎(chǔ)與行為方式，在面對本領(lǐng)域相同知識和技能時，通常會形成不同認知，這為人工智能環(huán)境下的團隊協(xié)作提供了良好基礎(chǔ)條件。對此，可利用現(xiàn)有在線協(xié)作工具，為學(xué)生團隊創(chuàng)建一個集中的協(xié)作空間，該空間需支持實時聊天、文件共享、任務(wù)分配和進度跟蹤等功能，為團隊成員之間的有效溝通提供便利。根據(jù)學(xué)情特點，將學(xué)生劃分為若干團隊協(xié)作小組，明確每個成員的角色，并鼓勵其根據(jù)各自的優(yōu)勢和興趣開展項目式學(xué)習(xí)，促進團隊內(nèi)部的知識共享[5]。以“智能倉儲管理系統(tǒng)”項目式學(xué)習(xí)為例，可按照3-5人的標準設(shè)置協(xié)作小組，利用在線協(xié)作平臺共享項目文檔、討論技術(shù)難題和安排任務(wù)進度。同時，小組中設(shè)計一名“項目經(jīng)理”負責(zé)項目的整體規(guī)劃和協(xié)調(diào)，兩名“技術(shù)負責(zé)人”分別負責(zé)硬件和軟件部分的設(shè)計與開發(fā)，一名“文檔編寫員”則負責(zé)項目的文檔記錄和報告撰寫、項目測試和驗證等。

4.7 建立多維度評價體系，評估并改進教學(xué)效果

多維度評價個性化學(xué)習(xí)效果的過程，同時也是發(fā)現(xiàn)并糾正學(xué)習(xí)偏差的過程。在多維度評價體系中，可將機電一體化技術(shù)的核心素養(yǎng)具體化，明確學(xué)生在知識、技能、態(tài)度和價值觀等方面應(yīng)達到的具體標準，以便進行有針對性的評價。需要注意的是，需根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)階段和水平，設(shè)定不同層次的評價目標，體現(xiàn)評價的階段性和進階性。在該基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)，收集學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)進度、成績、參與度、反饋等多維度數(shù)據(jù)，為改進教學(xué)效果提供依據(jù)。根據(jù)評估結(jié)果，根據(jù)評估結(jié)果，建立持續(xù)的教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測循環(huán)，制定具體可行的個性化學(xué)習(xí)改進措施，輔助調(diào)整教學(xué)內(nèi)容、優(yōu)化教學(xué)方法、加強個性化輔導(dǎo)。通過上述多維度評價體系和教學(xué)效果評估策略的實施，既可全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況和需求，還可以為教師提供有針對性地改進建議，從而不斷提升機電一體化技術(shù)的教學(xué)效果和質(zhì)量。

5 結(jié)語

受限于學(xué)科特點、教學(xué)管理與技術(shù)運用等要素影響，當前人工智能在機電一體化技術(shù)教學(xué)實踐中依然存在諸多短板與不足，制約著個性化學(xué)習(xí)效果的優(yōu)化提升。因此，教育工作者應(yīng)摒棄傳統(tǒng)陳舊的教育教學(xué)理念制約，建立健全基于人工智能的個性化學(xué)習(xí)體系，在宏觀層次上拓展豐富機電一體化技術(shù)教學(xué)資源，輔助生成根據(jù)層次化與差異化的學(xué)習(xí)計劃，及時跟進評估教學(xué)效果，為全面實現(xiàn)人工智能技術(shù)核心價值奠定基礎(chǔ)，為促進機電一體化技術(shù)教學(xué)質(zhì)效提升保駕護航。

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